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$SOL  4 hours below the BOLL lower band
Current price: 183, can consider a short-term long position
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SOL

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两个meme标的，都把握住了分别是：BLIND 和 KAI，挨个说一下 BLIND 是一个辛普森动画的meme，主要是这个动画是马斯克发的，在老马发推的第一刻，就被监控捕捉到了，发现有角度，就去链搜索，发现仅有一个接近发射，所以就提示大家布局，虽然到目前也没有发射出来，但也是吃了1倍涨幅收益； KAI，这个是跟之前的GROK的虚拟人物有关的，有人在推上询问GROK，GROK说到这个“KAI”这个人物名字，通过链上发掘，也是找到了一个走势比较强的相关标的，提示大家布局，也是吃到了1倍的涨幅收益。两个标的，都没有什么车头上车，所以不敢报什么格局，最终走势也是都表明了“格局必死”，所以两个分别能舔一个翻倍，也都是美滋滋！ #MEME

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就在刚刚，0xsun分享了自己对于当前行情的一个“对冲操作”策略，我对其内容总结具体如下： 1、对冲交易策略概述：策略核心：做多 ETH，对冲做空一揽子山寨仓位配置：1:1 利用 ETH 的上涨潜力，对冲山寨可能的弱势表现 2、主要逻辑与判断依据：（1）ETH 是当前上涨行情的核心发动机 · 机构购买驱动：模仿 MicroStrategy 模式，用“币股融资”购入 ETH · 稳定币叙事加持：ETH 是稳定币生态的核心结算和基础层（2）山寨币弱势表现明显 · 过去 30 天，Top 200 中涨幅超过 ETH 的代币仅约 20 个 · 多数涨幅靠“特定利好”驱动（如 Bonk、Zora、CFX、ENA） · 市场资金尚未明显外溢至山寨 3、山寨做空标的选择逻辑： · 市值偏高但非龙头 · 技术走势不强、缺乏话题性 · 分散布仓 + 设止损，防单个山寨爆拉风险 4、对冲交易的基本判断：（1）继续走牛 —— ETH 领涨，山寨跑输，策略获利（2）进入熊市 —— ETH 有机构托底，相对抗跌，山寨普遍下行，策略同样有效（3）失效条件 —— 山寨季到来，普涨跑赢 ETH；或 ETH 震荡/领跌但山寨相对抗跌（认为概率较低） 5、总结这是一个基于资金流动结构与历史经验的市场中性对冲策略，看好 ETH 的中期强势，同时规避山寨币系统性回调风险。思路清晰，执行上以风险控制为核心，适合当前分歧较大的市场环境。最后，根据0xsun的策略，我提炼出了几个符合标准，可以做空的标的： #八月暴富

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sirius，短时间直接翻倍 sirius 是 jups 平台第一个于狗相关的meme（天狼星），发射出来了，走势还是非常强然后提示可以轻仓布局，虽然不知道能涨到什么地步，但是舔一口是没有什么问题的随着行情一根针上去，距离前面布局的点位，已经完成了翻倍，也是在这无聊的行情下，为数不多的强势meme #meme

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关注标的：$INJ 据链上监控显示：INJ成交量飙升6倍 4小时来看，INJ行情处于BOLL底部，可以操作一波上方看：14.5 - 16

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【关注项目 - Lagrange （$LA ）】 1、项目简介: Lagrange 是一个基于零知识证明（ZKP）的加密基础设施项目，致力于实现可验证的 AI 推理、去中心化计算网络和跨链数据验证，通过高性能 zk 技术为 Web3 提供安全、可扩展的计算能力。 2、三大核心组件：（1）DeepProve（zkML 引擎）利用 zkML 技术验证 AI 推理结果，保护模型隐私，同时大幅提高运算速度，是现有 zkML 系统中性能领先的方案之一。（2）Lagrange Prover Network（LPN）基于 EigenLayer 的去中心化证明者网络，由 Coinbase、OKX、Kraken 等节点支持。该网络通过“拍卖机制”（DARA）自动撮合开发者与运算节点，支持模块化、可无限扩展的 zk 计算。（3）ZK Coprocessor（ZK 协处理器）允许开发者用 SQL 构建链下数据库运算，然后用 zk 证明将结果回传链上验证。适用于 DeFi 分析、跨链资产状态验证、DAO 计算等复杂场景。 3、合作与生态：与 zkSync、Polymer Labs、Polyhedra Network 等头部项目建立合作，推动跨链互操作性与 zk 技术集成。网络中已有 85+ 节点参与运营，推动去中心化可信计算的生态发展。 4、代币 $LA 的作用：用于支付 zk 运算费用、激励证明者、质押与治理；参与者可通过运行节点或质押获得收益，违约或作弊将受到惩罚，确保系统安全可靠。 5、总结： Lagrange 是一个结合零知识 AI、跨链数据处理与分布式计算网络的 Web3 基础设施平台，目标是为链上应用带来可信、高效的 zk 计算能力。 @Lagrange Official #lagrange

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